الذكاء الاصطناعي وأدوات تحليل الصور والفيديو

مع تطور الذكاء الاصطناعي وأدوات تحليل الصور، لم تعد الصور مجرد لقطات صامتة، بل أصبحت مصدرًا غنيًا للمعلومات والتحليل والفهم. بفضل تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق، تستطيع الأدوات الذكية اليوم التعرف على الوجوه، قراءة النصوص داخل الصور، تحليل المشاهد، وحتى تشخيص الأمراض الطبية من صور الأشعة.

تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور والفيديو

كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الصور؟

تقنيات تحليل الصور

• محولات الرؤية: تقنية حديثة تفوقت على الشبكات التقليدية في معالجة الصور ذات الدقة العالية من خلال تقسيم الصورة إلى قطع وتحليل العلاقات بينها.
• تجزئة الصور: لا تكتفي بتحديد وجود جسم ما، بل تحدد حدوده بدقة بكسل، وهي ضرورية جداً في الجراحة الروبوتية وتحليل صور الأشعة الطبية.
• التعرف على الوجوه والمشاعر: تقنيات متطورة قادرة على قراءة التعبيرات الدقيقة وتحليل الحالة النفسية من خلال ملامح الوجه.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل؟

تقنيات تحليل الفيديو

تحليل الفيديو أكثر تعقيداً لأنه يضيف بعد الزمن والحركة إلى الصورة فمن خلال تحليل الحركة تتبع الأجسام عبر الإطارات المتتالية لفهم الاتجاه والسرعة، ويستخدم بكثرة في مراقبة حركة المرور والرياضة. بالإضافة إلى القدرة على فهم ماذا يحدث مثل: شخص يجري، يسقط، أو يحمل حقيبة مشبوهة، وهو ما يسمى بالتحليل السلوكي. كما أن نماذج مثل (Google Veo) و(Sora)، التي لا تكتفي بالتحليل بل يمكنها إكمال مشهد فيديو ناقص أو إنشاء فيديو من وصف نصي بناءً على فهمها العميق للفيزياء والحركة. [1]

استخدامات الذكاء الاصطناعي في الأمن والمراقبة

1. التحليل السلوكي واكتشاف الشواذ

بدلاً من مراقبة مئات الشاشات يدوياً، يقوم الذكاء الاصطناعي برصد الحركات غير الطبيعية تلقائياً:

• كشف التسلل: التمييز بين حركة الحيوانات أو الأشجار وبين حركة البشر لاختراق السياج الأمني.
• رصد السقوط أو العراك: في الأماكن العامة، يمكن للنظام إرسال تنبيه فور رصد شخص يسقط أرضاً أو نشوب مشاجرة.
• الأجسام المشبوهة: التعرف على الحقائب أو الطرود التي تترك وحيدة لفترة طويلة في المطارات أو محطات القطار.

2. التعرف المتقدم على الهويات

تجاوزت هذه التقنية مجرد مطابقة الوجوه لتشمل تفاصيل أكثر دقة:

• التعرف على الوجوه: مطابقة الوجوه بقواعد بيانات الأشخاص المطلوبين أو المفقودين بدقة عالية حتى في ظروف الإضاءة الضعيفة.
• التعرف على لوحات المركبات: قراءة أرقام السيارات تلقائياً وتتبع حركتها، مما يساعد في العثور على السيارات المسروقة أو تنظيم المرور.
• تحليل المشية: تحديد هوية الأشخاص بناءً على طريقة مشيهم، وهي تقنية مفيدة حتى لو كان الشخص يغطي وجهه.

3. المراقبة التنبؤية

تستخدم هذه التقنية البيانات الضخمة للتنبؤ بمكان وزمان وقوع الجرائم قبل حدوثها، مثل تحليل خرائط الجريمة التاريخية والأنماط الزمنية. وتوجيه الدوريات الأمنية إلى المناطق الساخنة” (Hotspots) بناءً على احتمالات إحصائية، مما يساهم في خفض معدلات الجريمة.

4. الطائرات بدون طيار والروبوتات الأمنية

أصبح الذكاء الاصطناعي هو العقل الذي يدير الآليات ذاتية القيادة، فالدرونز الذكية تقوم بمسح مساحات شاسعة مثل الحدود أو الغابات وإرسال تنبيهات فورية عند رصد أي اختراق. بالإضافة إلى روبوتات الحراسة التي تتجول في المنشآت الحساسة والمصانع ليلاً، ومزودة بحساسات حرارية لكشف تسريبات الغاز أو الحرائق في بدايتها.

5. إدارة الحشود والتحكم في التدفق

في الفعاليات الكبرى والملاعب، يساعد الذكاء الاصطناعي في حساب الأعداد من خلال معرفة عدد الأشخاص في منطقة معينة بدقة. بالإضافة إلى كشف الازدحام الخطير عن طريق التنبيه قبل حدوث تدافع بشري من خلال تحليل كثافة الحشود واتجاه حركتها.

تطبيقات التعرف على الوجوه والأشياء

ماذا يفعل الذكاء الاصطناعي في الصور؟

أولاً: تطبيقات التعرف على الوجوه

تعتمد هذه التقنية على قياس المسافات والملامح الفريدة في وجه الإنسان مثل المسافة بين العينين، شكل الأنف، وعظام الخد:

• فتح الأجهزة والتحقق من الهوية
• الاستخدام الأكثر شيوعاً في الهواتف الذكية مثل Face ID لتأمين البيانات بدلاً من كلمات المرور.
• الخدمات المصرفية والدفع الإلكتروني
• بدأت بعض البنوك والمتاجر خاصة في الصين وبعض دول الخليج في اعتماد الدفع بالوجه لإتمام المعاملات المالية بأمان.
• المطارات والحدود
• تسريع إجراءات السفر من خلال البوابات الذكية التي تتعرف على المسافرين وتطابق وجوههم مع جوازات السفر دون تدخل بشري.
• العثور على المفقودين
• تستخدم الشرطة هذه التقنية لمطابقة صور الأشخاص المفقودين أو المشتبه بهم مع لقطات كاميرات المراقبة في الأماكن العامة.

ثانياً: تطبيقات التعرف على الأشياء

تسمح هذه التقنية للآلة ليس فقط برؤية الصورة، بل بتحديد ماهية الأجسام الموجودة فيها ومكانها:

• القيادة الذاتية
• هي التقنية الأساسية التي تسمح للسيارة بتمييز المشاة، السيارات الأخرى، إشارات المرور، والعوائق على الطريق لتجنب الحوادث.
• التجارة الإلكترونية والبحث البصري
• تطبيقات مثل (Google Lens) تتيح لك تصوير منتج معين (حذاء، حقيبة، أو حتى نبات) ليتعرف عليه الذكاء الاصطناعي ويخبرك بمصدر شرائه أو معلومات عنه.
• التطبيقات الطبية
• الكشف التلقائي عن الأورام أو الكسور في صور الأشعة السينية والرنين المغناطيسي من خلال التعرف على الأنماط غير الطبيعية كـ أجسام غريبة.
• الصناعة والجودة
• في خطوط الإنتاج، تقوم الكاميرات بالتعرف على القطع المعيبة أو الناقصة واستبعادها تلقائياً بسرعة تفوق قدرة البشر. [2]

تحديات الخصوصية والأخلاقيات في تحليل البيانات البصرية

انتهاك الخصوصية والمراقبة الجماعية

هذا هو التحدي الأكبر، حيث يمكن للأنظمة تتبع الأفراد في كل تحركاتهم دون علمهم ففي السابق، كان بإمكانك السير في الزحام دون أن يعرف أحد هويتك. اليوم، مع كاميرات التعرف على الوجوه، يمكن ربط وجهك فوراً ببياناتك الشخصية وحساباتك الاجتماعية. وغالباً ما يتم جمع الصور ومقاطع الفيديو من الأماكن العامة أو منصات التواصل الاجتماعي لتدريب الخوارزميات دون الحصول على موافقة صريحة من أصحابها.

التحيز الخوارزمي

أظهرت الدراسات أن بعض برامج التعرف على الوجوه أقل فعالية في التعرف على النساء أو ذوي البشرة الداكنة مقارنةً بالرجال ذوي البشرة الفاتحة، مما قد يؤدي إلى اتهامات باطلة أو تمييز غير مبرر. إضافةً إلى ذلك، قد تبرمج أنظمة الأمان للتعرف على سلوكيات محددة مرتبطة بتقاليد ثقافية أو عرقية معينة، مما يرسخ التحيزات.

التزييف العميق والتلاعب بالحقائق

تطورت تقنيات تحليل وتوليد الفيديو لدرجة تجعل من الصعب التمييز بين الحقيقة والتزييف، حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء فيديوهات وهمية لأشخاص يقومون بأفعال لم يفعلوها، مما يهدد الخصوصية الشخصية وقد يستخدم في الابتزاز أو التضليل السياسي. بالإضافة لأستخدام أقنعة رقمية حية لتجاوز أنظمة التحقق البصري في البنوك أو المؤسسات الحساسة.

أمن البيانات وتسريبها

البيانات البصرية مثل بصمة الوجه هي بيانات بيومترية لا يمكن تغييرها، فإذا سرقت كلمة مرورك، يمكنك تغييرها. لكن إذا سرقت بيانات بصمة وجهك من قاعدة بيانات شركة ما، فإن خصوصيتك البيومترية مهددة مدى الحياة.

كيف يتم التعامل مع هذه التحديات حالياً؟

بدأت الحكومات والمنظمات الدولية في اتخاذ خطوات جادة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي الذي يضع قيوداً صارمة على استخدام التعرف على الوجوه في الأماكن العامة. بالإضافة لتطوير تقنيات تقوم بتحليل البيانات وحذف الهويات فوراً مثل تشويش الوجوه تلقائياً بحيث يتم استخراج الإحصائيات فقط دون تخليل الهوية. ووضع مواثيق شرف للشركات التقنية تضمن تنوع بيانات التدريب لتقليل التحيز.

في الختام، الذكاء الاصطناعي وأدوات تحليل الصور ليست مجرد تقنية حديثة، بل ثورة بصرية تغيّر طريقة فهمنا للصور والعالم من حولنا. فهي تجمع بين الذكاء والدقة والسرعة، وتفتح أبوابًا لابتكارات لا حصر لها.

الأسئلة الشائعة

س: ما هي أدوات تحليل الصور بالذكاء الاصطناعي؟

ج: هي برامج وأنظمة تعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لفهم محتوى الصور والتعرف على العناصر داخلها مثل الأشخاص، الأشياء، النصوص والمشاهد.

س: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحليل الصور؟

ج: يعتمد على شبكات عصبية وتعلم عميق تقوم بتدريب النموذج على ملايين الصور ليتمكن من تفسير الصور الجديدة بدقة عالية.

س: ما أبرز استخدامات تحليل الصور اليوم؟

ج: التعرف على الوجوه، تحليل صور الأشعة الطبية، الأمن والمراقبة، تطبيقات الكاميرا الذكية، قراءة النصوص داخل الصور، والتسوق المرئي.

س: هل هذه التقنيات دقيقة؟

ج: نعم، وقد تصل دقتها في بعض المجالات إلى مستويات أعلى من البشر، لكنها تعتمد على جودة التدريب والبيانات المستخدمة.

س: هل هناك مخاطر أو تحديات؟

ج: نعم، أبرزها الخصوصية، الاعتماد الزائد على التكنولوجيا، وإمكانية إساءة الاستخدام، لذا يجب استخدامها بشكل أخلاقي ومسؤول.

• Computas Image and Video Analysis with AI _بتصرف
• Visidon Computer vision and face recognition applications _بتصرف

مشاركة المقال